10 chứng chỉ học máy tốt nhất (tháng 2024 năm XNUMX)

Khi trí tuệ nhân tạo (AI) tiếp tục cách mạng hóa nhiều lĩnh vực, lĩnh vực quan trọng của học máy ngày càng trở nên quan trọng. Do đó, nhu cầu cao đối với các nhà điều hành doanh nghiệp là phải hiểu cả tầm quan trọng của AI và cách áp dụng nó vào kinh doanh cũng như cách khai thác dữ liệu.

Với tất cả những điều này, chứng chỉ học máy có thể mở ra nhiều cơ hội. Đối với những độc giả đang tìm kiếm các bài học về mã hóa, họ nên truy cập trang web của chúng tôi Python và các khóa học kéo căng.

Dưới đây là cái nhìn về các chứng chỉ học máy hàng đầu:

1. Trí tuệ nhân tạo MIT Sloan: Ý nghĩa đối với chiến lược kinh doanh

Nhắm mục tiêu giám đốc điều hành kinh doanh, khóa học này có 2 người hướng dẫn và được dẫn dắt bởi Daniela Rus, Rus là Giáo sư Kỹ thuật Điện và Khoa học Máy tính của Andrew (1956) và Erna Viterbi, đồng thời là giám đốc Phòng thí nghiệm Khoa học Máy tính và Trí tuệ Nhân tạo (CSAIL) tại MIT. Bà là giám đốc của Trung tâm nghiên cứu chung Toyota-CSAIL và là thành viên của ban cố vấn khoa học của Viện nghiên cứu Toyota.

Người hướng dẫn thứ hai là Thomas Malone, Malone là giáo sư công nghệ thông tin và nghiên cứu tổ chức tại Trường Quản lý MIT Sloan. Nghiên cứu của ông tập trung vào cách các tổ chức mới có thể được thiết kế để tận dụng các khả năng do công nghệ thông tin mang lại. Cuốn sách mới nhất của anh ấy, siêu trí tuệ, xuất hiện vào tháng 2018 năm 11. Ông nắm giữ XNUMX bằng sáng chế, đồng sáng lập ba công ty phần mềm và được trích dẫn trong nhiều ấn phẩm như Vận may, Các Bán Chạy Nhất của Báo New York Timesvà Có dây.

Từ khóa học này, bạn sẽ bỏ đi với các kỹ năng sau:

• Nền tảng thực tế về trí tuệ nhân tạo (AI) và các ứng dụng kinh doanh của nó, trang bị cho bạn kiến ​​thức và sự tự tin cần thiết để chuyển đổi tổ chức của bạn thành một công ty sáng tạo, hiệu quả và bền vững trong tương lai.
• khả năng lãnh đạo thông báo, ra quyết định chiến lược và nâng cao hiệu quả kinh doanh bằng cách tích hợp những hiểu biết sâu sắc về lãnh đạo và quản lý AI quan trọng vào cách tổ chức của bạn vận hành.
• Một quan điểm kép mạnh mẽ từ hai trường MIT — Trường Quản lý MIT Sloan và Phòng thí nghiệm Khoa học Máy tính và Trí tuệ Nhân tạo MIT — mang đến cho bạn hiểu biết khái niệm vững chắc về các công nghệ AI thông qua lăng kính kinh doanh.

2. Trí tuệ nhân tạo Oxford

Một khóa học được thiết kế với mục đích giúp bạn hiểu về AI, tiềm năng kinh doanh của nó và các cơ hội để triển khai nó.

Khóa học này được hướng dẫn bởi Matthias Holweg, Matthias là một kỹ sư công nghiệp được đào tạo và quan tâm đến cách các tổ chức tạo ra và duy trì các hoạt động cải tiến quy trình. Nghiên cứu của ông tập trung vào sự phát triển và thích ứng của các phương pháp luận cải tiến quy trình khi chúng được áp dụng trong bối cảnh sản xuất, dịch vụ, văn phòng và khu vực công.

Với khóa học này, bạn sẽ có một sự hiểu biết về các nguyên tắc cơ bản sau:

• Khả năng xác định và đánh giá các khả năng của AI trong tổ chức của bạn và xây dựng một trường hợp kinh doanh để thực hiện nó.
• Hiểu biết khái niệm mạnh mẽ về các công nghệ đằng sau AI như học máy, học sâu, mạng thần kinh và thuật toán.
• Thông tin chi tiết từ giảng viên Oxford Saïd và một loạt chuyên gia trong ngành, giúp bạn phát triển ý kiến ​​sáng suốt về AI và các vấn đề của nó. ý nghĩa xã hội và đạo đức.
• Hiểu biết theo ngữ cảnh về AI, lịch sử và sự phát triển của nó, giúp bạn đưa ra dự đoán có liên quan cho quỹ đạo tương lai của nó.

3. Học máy không giám sát MIT Sloan: Khai phá tiềm năng của dữ liệu

Khóa học này tập trung vào cách máy học có thể khai thác dữ liệu — dù nhỏ đến đâu — để đào tạo một mô hình AI.

Với 5 người hướng dẫn, khóa học này được dẫn dắt bởi Antonio Torralba, Delta Electronics Giáo sư Kỹ thuật Điện và Khoa học Máy tính, Trưởng Khoa AI+D, Khoa EECS, MIT CSAIL.

Trong khóa học này, bạn sẽ khám phá cách các kỹ thuật máy học đang xác định tiềm năng của dữ liệu. Hiểu cách các biểu diễn có thể giảm đáng kể số lượng nhãn cần thiết để xây dựng các mô hình AI chính xác. Khi bạn đã hiểu những điều cơ bản này, bạn sẽ tiến tới tìm hiểu cách các mô hình AI được đào tạo trước có thể tác động đến việc triển khai mô hình học đại diện và mô hình tổng quát trong các tổ chức.

Cuối cùng, bạn sẽ khám phá tầm quan trọng của khả năng diễn giải và quan hệ nhân quả trong việc xây dựng các mô hình ML chính xác và cuối cùng, bạn sẽ khám phá thực tế của việc triển khai các mô hình máy học trong tổ chức của mình.

Điều này có thể mang lại sự hiểu biết về các nguyên tắc cơ bản về dữ liệu cốt lõi này:

• Hiểu biết sâu sắc về cách học biểu diễn có thể giải quyết các vấn đề kinh doanh và tăng ROI cho các sáng kiến ​​AI.
• Hiểu biết sâu sắc về những thách thức, cơ hội và những cân nhắc quan trọng của các mô hình tổng quát trong một tổ chức.
• Một cái nhìn toàn diện về bối cảnh của các mô hình được đào tạo trước và cách sử dụng tốt nhất các mô hình này trong tổ chức của bạn.

• Khả năng tạo các mô hình ML minh bạch, có thể hiểu được trong ngữ cảnh của bạn.

4. LSE Machine Learning: Ứng dụng thực tế

Nâng cấp kỹ năng dữ liệu của bạn và phát triển hiểu biết kỹ thuật về các ứng dụng kinh doanh của máy học.

Khóa học này được thiết kế để tìm hiểu cách thực hiện một chiến lược dữ liệu hiệu quả, bắt đầu bằng cách khám phá cách sử dụng và xử lý dữ liệu phù hợp để tối ưu hóa các ứng dụng máy học. Khám phá hồi quy như một kỹ thuật học máy được giám sát để dự đoán một biến liên tục (phản hồi hoặc mục tiêu) từ một tập hợp các biến khác (đặc điểm hoặc yếu tố dự đoán).

Cuối cùng, bạn sẽ hiểu cách áp dụng các phương pháp dựa trên cây và phương pháp học tập đồng bộ để cải thiện độ chính xác của dự đoán, nhưng quan trọng hơn là hiểu mạng nơ-ron là gì, các ứng dụng thành công nhất của nó và cách sử dụng nó trong bối cảnh kinh doanh.

Sau khi hoàn thành khóa học này, bạn sẽ:

• Có hiểu biết sâu sắc về kỹ thuật học máy khác nhau, bao gồm phương pháp hồi quy, học tập đồng bộ và phương pháp dựa trên cây, trong số những phương pháp khác.
• Khả năng viết mã trong R và áp dụng các kỹ thuật học máy đến các loại dữ liệu khác nhau.
• Tiếp xúc với biên giới mới nhất của máy học, chẳng hạn như mạng thần kinh và cách chúng có thể được áp dụng trong kinh doanh.
• Có một chứng chỉ năng lực từ LSE, một trường đại học khoa học xã hội hàng đầu thế giới.

5. Học máy MIT Sloan trong kinh doanh

Đây là một khóa học khác của Daniela Rus và Thomas Malone. Khóa học này tập trung vào cách tận dụng công nghệ biến đổi trong cả ứng dụng tư duy và kinh doanh của bạn.

Bạn sẽ bắt đầu bằng cách tìm hiểu về máy học và vai trò ngày càng tăng của nó trong kinh doanh. Bạn sẽ hiểu vai trò của dữ liệu và tầm quan trọng của kế hoạch triển khai. Làm theo điều này bằng cách khám phá các yêu cầu đối với ứng dụng học máy bằng dữ liệu cảm biến, ngôn ngữ và giao dịch. Từ đây, bạn sẽ có thể phát triển kế hoạch triển khai máy học và xem xét tương lai của máy học trong kinh doanh.

Khóa học này sẽ cung cấp cho bạn một sự hiểu biết tuyệt vời về các điểm chính sau:

• Một kế hoạch hành động thiết thực để triển khai chiến lược học máy trong kinh doanh, được thiết kế để định hướng hiệu quả cho tổ chức của bạn.
• Tiếp xúc với các yếu tố kỹ thuật của máy học, mà không cần viết mã hoặc lập trình, giúp bạn tận dụng công nghệ này trong tư duy chiến lược của mình.
• Thông tin chi tiết từ các giảng viên đáng kính của MIT và các chuyên gia học máy, mang lại tiềm năng quý giá để mở ra các cơ hội nghề nghiệp mới.

6. Cognilytica – Chứng nhận quản lý dự án nhận thức cho AI (CPMAI)

Đây là khóa học toàn diện nhất do Cognilytica cung cấp và bao gồm khoa học dữ liệu và học máy.

Phương pháp CPMAI là phương pháp thực hành tốt nhất trong ngành cho các dự án AI & ML thành công. Chương trình đào tạo và chứng nhận CPMAI của Cognilytica chuẩn bị cho bạn thành công với các nỗ lực AI & ML của mình, cho dù bạn mới bắt đầu hay đang trong quá trình triển khai.

Chương trình này là dữ liệu tập trung vào tất cả các khía cạnh của AI quản lý dự án và điều này bao gồm khoa học dữ liệu, một số chủ đề sẽ được đề cập:

• Nguyên tắc cơ bản của AI và ML Thuật ngữ và khái niệm
• Bảy mẫu AI
• Các phương pháp hay nhất về quản lý dự án AI
• Đi sâu vào các dự án AI thực tế bằng CPMAI
• Các phương pháp, cách tiếp cận, khái niệm và thuật toán học tập có giám sát, không giám sát và tăng cường
• Các khía cạnh quan trọng nhất của Khoa học dữ liệu liên quan đến AI
• Hiểu biết về nghiệp vụ, hiểu biết về dữ liệu, chuẩn bị dữ liệu, phát triển mô hình, đánh giá mô hình và vận hành mô hình phù hợp với nhau như thế nào
• Phương pháp lặp đi lặp lại và nhanh nhẹn cho AI
• Cách xây dựng hệ thống AI có đạo đức và có trách nhiệm
• Cách tạo một nhóm AI lý tưởng

Chương trình này cung cấp các tính năng sau và cung cấp chứng chỉ hoàn thành:

• Tất cả các cấp độ kỹ năng
• Học viên có tối đa sáu (6) tháng để hoàn thành khóa đào tạo
• Quyền truy cập vào các video đã ghi và tài liệu đào tạo được cung cấp trong ba mươi (30) ngày sau khi học viên kết thúc lớp học
• Độ dài: giờ 30

7. Chứng chỉ Chuyên gia về Máy học của IBM

Chứng chỉ này của IBM dành cho những người muốn phát triển các kỹ năng và kinh nghiệm cần thiết cho sự nghiệp trong lĩnh vực Máy học. Chương trình bao gồm 6 khóa học giúp bạn phát triển sự hiểu biết về các thuật toán chính và cách sử dụng chúng. Mặc dù chương trình trung cấp hữu ích cho bất kỳ ai có kỹ năng máy tính và quan tâm đến việc tận dụng dữ liệu, nhưng một số nền tảng về lập trình Python, thống kê và đại số tuyến tính được khuyến nghị.

Dưới đây là các khía cạnh chính của chứng nhận này:

• Chương trình 6 khóa học
• Các kỹ năng trong Học tập không giám sát, Học tập có giám sát, Học sâu và Học tăng cường
• Các chủ đề đặc biệt như Phân tích chuỗi thời gian và Phân tích sự sống còn
• Viết mã cho các dự án của riêng bạn bằng các thư viện và khung mã nguồn mở
• Huy hiệu kỹ thuật số từ IBM sau khi hoàn thành
• Thời lượng: 6 tháng, 3 giờ / tuần

8. Chứng chỉ chuyên môn kỹ thuật AI của IBM

Một trong những chứng chỉ học máy hàng đầu khác, Chứng chỉ chuyên nghiệp gồm 6 khóa học này nhằm mục đích cung cấp cho các cá nhân những công cụ cần thiết để thành công với tư cách là kỹ sư AI hoặc ML. Nó bao gồm các khái niệm cơ bản về Học máy và Học sâu, chẳng hạn như Học có giám sát và Học không giám sát. Bạn cũng sẽ học cách xây dựng, đào tạo và triển khai các kiến ​​trúc chuyên sâu.

Dưới đây là các khía cạnh chính của chứng nhận này:

• Chương trình 6 khóa học
• Học có giám sát và không giám sát với Python
• Áp dụng các thư viện Machine Learning và Deep Learning phổ biến như SciPy, ScikitLearn, Keras, PyTorch và Tensorflow
• Giải quyết các vấn đề liên quan đến Nhận dạng đối tượng, Thị giác máy tính, Xử lý hình ảnh và video, Phân tích văn bản và NLP
• Huy hiệu kỹ thuật số từ IBM sau khi hoàn thành
• Thời lượng: 8 tháng, 3 giờ / tuần

9. Học máy của Đại học Stanford

Lớp học này do Đại học Stanford cung cấp dạy các kỹ thuật học máy hiệu quả nhất và bạn có cơ hội áp dụng chúng để làm việc cho chính mình. Lớp học cũng cung cấp kiến ​​thức cần thiết để áp dụng các kỹ thuật cho các vấn đề mới. Đây là một khóa học mở rộng và giới thiệu về Học máy, Khai thác dữ liệu và Nhận dạng mẫu thống kê.

Dưới đây là những khía cạnh chính của khóa học này:

• Các chủ đề như Học có giám sát và Học không giám sát
• Nhiều trường hợp nghiên cứu và ứng dụng
• Áp dụng các thuật toán học để xây dựng Robot thông minh, Hiểu văn bản, Thị giác máy tính, Tin học y tế, Khai thác cơ sở dữ liệu và âm thanh
• Giấy chứng nhận có thể chia sẻ khi cạnh tranh
• Độ dài: giờ 60

10. Thuật toán học nâng cao

Khóa học ngắn nhưng ấn tượng này cung cấp một chương trình trực tuyến cơ bản được tạo ra với sự hợp tác giữa DeepLearning.AI và Stanford Online. Trong chương trình thân thiện với người mới bắt đầu này, bạn sẽ tìm hiểu các nguyên tắc cơ bản của máy học và cách sử dụng các kỹ thuật này để xây dựng các ứng dụng AI trong thế giới thực.

Dưới đây là những khía cạnh chính của khóa học này:

• Thông tin chi tiết từ các chuyên gia
• Xây dựng và huấn luyện mạng thần kinh với TensorFlow để thực hiện phân loại nhiều lớp
• Áp dụng các phương pháp hay nhất để phát triển máy học để các mô hình của bạn khái quát hóa dữ liệu và tác vụ trong thế giới thực
• Xây dựng và sử dụng cây quyết định và phương pháp tập hợp cây, bao gồm rừng ngẫu nhiên và cây được tăng cường
• Áp dụng các phương pháp hay nhất để phát triển máy học để các mô hình của bạn khái quát hóa dữ liệu và tác vụ trong thế giới thực
• Độ dài: giờ 34